Le déploiement d'accélérateurs matériels améliore considérablement la puissance de calcul d'un système en déchargeant des tâches spécifiques et intensives en calcul du CPU à usage général vers des unités matérielles spécialisées conçues pour ces tâches. Cela conduit à plusieurs effets clés sur les performances et l'efficacité du système:
** 1. Performance accrue par le parallélisme et la spécialisation
Les accélérateurs sont conçus pour exécuter des opérations particulières beaucoup plus rapidement que les CPU en exploitant le parallélisme et des circuits spécialisés. Par exemple, les accélérateurs cryptographiques matériels peuvent traiter simultanément de nombreuses opérations cryptographiques, accomplissant les tâches beaucoup plus rapidement qu'un CPU qui les gère séquentiellement. Cette spécialisation permet aux accélérateurs de fournir des accéléreuses spectaculaires pour leurs charges de travail cibles, améliorant souvent les performances par ordres de grandeur par rapport à l'exécution uniquement du processeur [8] [5] [7].
** 2. Amélioration de l'efficacité énergétique
Contrairement à la croyance traditionnelle selon laquelle l'ajout de matériel augmente la consommation d'énergie, les accélérateurs soigneusement conçus peuvent réduire la puissance globale du système. En effet, les accélérateurs peuvent effectuer des opérations plus efficacement, nécessitant moins de cycles d'horloge et permettant au système de fonctionner à des fréquences d'horloge inférieures tout en maintenant ou en améliorant les performances. Par exemple, l'ajout d'accélérateurs à un système intégré a réduit les cycles d'exécution de près de 90 fois et a réduit de manière significative la consommation d'énergie, parfois à moins d'un cinquième de la puissance du CPU, en permettant des fréquences de fonctionnement plus faibles et un calcul plus efficace [5].
** 3. Déchargement de la charge de travail du processeur et permettant des applications plus complexes
En gérant des tâches spécialisées telles que le traitement cryptographique, la multiplication matricielle ou l'inférence d'apprentissage automatique, les accélérateurs libèrent le CPU pour se concentrer sur d'autres fonctions système. Ce déchargement augmente non seulement le débit global, mais permet également l'intégration de fonctionnalités plus avancées et d'applications complexes sans surclure le processeur principal [8].
** 4. Flexibilité et adaptabilité dans la conception du système
Certains accélérateurs, comme les FPGA, offrent à la fois une puissance de calcul élevée et une efficacité énergétique, ce qui les rend adaptées aux tâches d'accélération flexibles au bord des réseaux. Le déploiement des accélérateurs permet à des systèmes d'être adaptés à des charges de travail spécifiques, à l'équilibrage des performances, de la puissance et des contraintes de coûts efficacement [4] [5].
** 5. Défis et gestion au niveau du système
L'hétérogénéité introduite par les accélérateurs nécessite un support minutieux du système et du système d'exploitation pour allouer efficacement les ressources et planifier des tâches. Une bonne gestion garantit que les accélérateurs sont utilisés de manière optimale, maximisant leurs avantages de performance tout en maintenant la stabilité du système et l'efficacité énergétique [7].
** 6. Réduction du mouvement des données et des frais généraux de communication
Dans les accélérateurs conçus pour des tâches telles que la multiplication matricielle, la réutilisation des données sur puce et la mise en mémoire tampon efficace réduisent le besoin de transferts de données fréquents entre la mémoire et les éléments de traitement, la minimisation des goulots d'étranglement de la bande passante et les coûts énergétiques associés au mouvement des données [10].
En résumé, le déploiement d'accélérateurs améliore la puissance de calcul d'un système en permettant une exécution plus rapide et plus économe en énergie de tâches spécialisées, de libération des ressources CPU et de permettre des charges de travail plus complexes et exigeantes. Il en résulte des gains de performances significatifs et des économies de puissance, particulièrement importantes dans les environnements informatiques intégrés, bords et hautes performances [4] [5] [7] [8] [10].
Citations:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/understanding-the-impact-of-compute-power-on-ai-innovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-accelerators-in-the-context-of-compting-hardware
[3] http://www.dre.vanderbilt.edu/~gokhale/www/papers/hotedge20_hwaccelreco.pdf
[4] https://www.scieendirect.com/science/article/abs/pii/s006524582300075x
[5] https://cdrdv2-public.intel.com/650470/wp-01112-hw-reduce-power.pdf
[6] https://www.usenix.org/system/files/OSDI24-MA-Jiacheng.pdf
[7] https://scail.cs.wisc.edu/papers/hotpar12_rinnegan.pdf
[8] https://www.appViewx.com/blogs/hardwarecryptographic-accelerators-to-enhance-security-without-slowing-down/
[9] https://publications.ics.forth.gr/tech-reports/2018/2018.tr473_accelerator_deployment_models_heterogeneous_processing.pdf
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/